コアレジストリ
コアレジストリは、特定のユースケース、つまり Models と Datasets のためのテンプレートです。 デフォルトでは、Models レジストリは"model" アーティファクトタイプを受け入れるように設定されており、Dataset レジストリは "dataset" アーティファクトタイプを受け入れるように設定されています。管理者は、追加の受け入れ可能なアーティファクトタイプを追加することができます。
カスタムレジストリ
カスタムレジストリは、"model" アーティファクトタイプや "dataset" アーティファクトタイプに制限されません。
機械学習パイプラインの各ステップのために、初期データ収集から最終モデルデプロイメントまでのカスタムレジストリを作成することができます。
例えば、「Benchmark_Datasets」というレジストリを作成し、トレーニングされたモデルの性能評価のためにキュレーションされたデータセットを整理することができます。このレジストリ内には、トレーニング中にモデルが見たことのないユーザー質問と、それに対応する専門家によって検証された答えが含まれる「User_Query_Insurance_Answer_Test_Data」というコレクションを持つことができます。
まとめ
以下の表は、コアレジストリとカスタムレジストリの違いをまとめています:| コア | カスタム | |
|---|---|---|
| 公開範囲 | 組織の公開範囲のみ。公開範囲は変更できません。 | 組織または制限付きのいずれか。公開範囲は組織から制限付きに変更できます。 |
| メタデータ | あらかじめ設定され、ユーザーによる編集は不可。 | ユーザーが編集可能。 |
| アーティファクトタイプ | あらかじめ設定され、既存の受け入れられるアーティファクトタイプは削除できません。ユーザーは追加の受け入れ可能なアーティファクトタイプを追加可能。 | 管理者が受け入れられるタイプを定義できます。 |
| カスタマイズ | 既存のリストに追加のタイプを追加可能。 | レジストリ名、説明、公開範囲、受け入れアーティファクトタイプを編集可能。 |